データ活用の前提となる「きれいなデータ」を準備するために

激化する競争環境でも成長を続ける企業は、データの価値を重要視し、組織全体の戦略的なデータ活用やAI/機械学習に取り組み始めています。

しかし、最新のデータ活用事例を見ると、その工数の8割がデータをきれいにするデータ整備作業に費やされているという現状があります。必要なデータの所在がわからない、データが正確でないため使えない、データ加工処理に時間がかかるなどの課題があるためです。

IBM InfoSphere Information Serverはデータ統合、データ品質、データ・ガバナンスなど、「きれいなデータ」を準備するために欠かせないデータ整備機能をオールインワンで提供するソフトウェア・スイート製品です。データを整理・可視化し、いつでも統合・活用できる状態にしておくことで、正しいデータをタイムリーに活用できるようにし、データをビジネス資源として活用したい企業をサポートします。

データ統合・品質・ガバナンス製品一覧

データ統合

データ統合時に最も手間のかかるプロセス(基幹システムからのデータ抽出、データ加工・変換、データロード)を簡素化するための仕組みを提供します。

詳細はこちら

製品:

コンポーネント
論理・物理データモデル作成  
メタデータ管理と来歴把握
ビジネス用語辞書
※ 1
データ品質検証とモニタリング    
データ・クレンジング    
抽出/ 変換 / ロード (ETL)    
ETL/クレンジングの設計
(クライアントツール)
 
SOAの展開  
リアルタイムデータ提供 Change Data Delivery     ※2 ※2
データ・マスキング Masking Engine      

※1 用語集、カテゴリー、情報ガバナンス・ポリシー、および情報ガバナンス・ルールを任意の組み合わせで最大250個まで作成可能
※2 使用できるデータベース・ソースまたはキャプチャー・エージェントは1つのみです。Db2/zキャプチャー・エージェントを使用することはできません

データ・ガバナンス

データ・カタログやデータの流れの見える化(リネージュ)の機能など、利用者自らが分析目的に合うデータを探索し、アクセスするための仕組みを提供します。

詳細はこちら

製品:

コンポーネント
論理・物理データモデル作成  
メタデータ管理と来歴把握
ビジネス用語辞書
※ 1
データ品質検証とモニタリング    
データ・クレンジング    
抽出/ 変換 / ロード (ETL)    
ETL/クレンジングの設計
(クライアントツール)
 
SOAの展開  
リアルタイムデータ提供 Change Data Delivery     ※2 ※2
データ・マスキング Masking Engine      

※1 用語集、カテゴリー、情報ガバナンス・ポリシー、および情報ガバナンス・ルールを任意の組み合わせで最大250個まで作成可能
※2 使用できるデータベース・ソースまたはキャプチャー・エージェントは1つのみです。Db2/zキャプチャー・エージェントを使用することはできません

データ品質

欠損値や外れ値など不揃いなデータを判別し、モニタリングするための仕組みを提供します。

詳細はこちら

製品:

コンポーネント
論理・物理データモデル作成  
メタデータ管理と来歴把握
ビジネス用語辞書
※ 1
データ品質検証とモニタリング    
データ・クレンジング    
抽出/ 変換 / ロード (ETL)    
ETL/クレンジングの設計
(クライアントツール)
 
SOAの展開  
リアルタイムデータ提供 Change Data Delivery     ※2 ※2
データ・マスキング Masking Engine      

※1 用語集、カテゴリー、情報ガバナンス・ポリシー、および情報ガバナンス・ルールを任意の組み合わせで最大250個まで作成可能
※2 使用できるデータベース・ソースまたはキャプチャー・エージェントは1つのみです。Db2/zキャプチャー・エージェントを使用することはできません

マスター・データ管理

重複していて一貫性のない多様なシステムの顧客データや商品データなどを、重複のないマスター・ビューからアクセスできるようにします。

詳細はこちら

製品:

製品
機能
オペレーショナル
マスターデータ管理
(主に顧客データ管理)
仮想MDM      
物理MDM        
ハイブリッドMDM        
コラボレイティブ マスターデータ管理
(主に商品データ管理)
       
Hadoop上での大量・高速マッチング        
参照データのマスター管理        
エンタープライズサーチ *1 *1 *1   *1
データ統合 *2 *2 *2    
データ品質 *2 *2 *2   *3
データガバナンス *2 *2 *2    

*1 以下の制限付き IBM Watson Explorerを同梱

  • 索引付けは合計10ギガバイトまで可能(別途追加購入可能)

*2 以下の制限付きInformation Server Enterprise Edition(ISEE)を同梱

  • MDMをターゲットとした処理にのみ使用可能(ISEEで作成した一時ファイルやステージングテーブルはISEEでのみ使用可能)
  • 導入可能なマシンは480PVUまで(別途追加購入可能)
  • InfoSphere Change Data Deliveryは使用不可(別途追加購入可能)

*3 以下の制限付きInformation Server for Data Quality(IS for DQ)を同梱

  • MDMにロードするためのソースデータをクレンジングする目的でのみ使用可能
  • 導入可能なマシンは480PVUまで(別途追加購入可能)

データの管理・統合・品質維持・ガバナンス 使用方法

データ統合とガバナンスの参照資料

 

Information Server 製品カタログ

データ統合、データ品質、データ・ガバナンスの機能をオールインワンで提供するInformation Serverの特長や製品情報をコンパクトにまとめてお届けします。

 

データをビジネス資源にかえるデータレイク

データがどこにあるかわからない、データの定義が不明で使えない等、データレイクでよくきかれる課題に対し、Information Serverによりデータレイクのガバナンスを向上させる方法を解説したセミナー講演資料です。

 

アナリティクスと意思決定のためにビッグデータのガバナンスと管理を行うには

データに基づく意思決定を可能とするためにデータレイクに必要な管理とガバナンスとは何か?それを実現するIBM Data Lake のアーキテクチャとは?

 

IBM Data Governance Unified Process(日本語版)

情報ガバナンス・プログラムを実装するための実用的なステップとサブステップを詳しく説明するほか、IBMソフトウェアが提供する自動化機能について説明しています。

お客様事例

 

ニッセイ情報テクノロジー株式会社

保険業の財務・資産運用で求められたデータ・ガバナンスの強化とデータ活用の効率化。

ヤマトシステム開発株式会社

ユーザーからの突発的なデータ集計依頼の対応にIBM InfoSphere DataStageを採用。データ集計プログラムの開発時間が8時間から1時間に短縮。

株式会社北洋銀行

分散した顧客情報の一元化。顧客情報の統合を実現し、営業現場の情報提供と本部でのデータ分析に基づく戦略立案に活用。

お問い合わせ

データ統合・品質・ガバナンスに関する課題をお持ちではありませんか?
IBMは多様なソリューションを幅広く揃え、ご要望にお応えします。
データ統合・品質・ガバナンスに関するご相談・お悩みがございましたら、お気軽にエキスパートにお問い合わせください。

識別コード:Analytics